如何在bing中更新含chatgpt的版本 bing chatgpt 手机使用指南
作者：艾究
ChatGPT当之无愧的成为2023年首个顶流，创投机构、大小科创公司，无论跟这事有没有关系，纷纷跑步入场，“先投/做了再说”，Ai浪潮席卷而来，大有超越2017年前后“All in AI”的势头。
这场马拉松跑在最前面的企业里，百度是最受瞩目的。一是因为百度频繁向外界发声，透露类ChatGPT产品“文心一言”的动态，从“3月完成内测”到“3月正式发布”，一路火花带闪电，冲刺前进；二是因为其传统搜索业务，被预计是AIGC浪潮下首轮就被拍在沙滩上的板块。
1月10日，百度宣布“百度搜索”将升级“生成式搜索”能力，为用户开放式的搜索提问或定制化的信息需求“创作答案”，不过截至目前还未上线。但可作为参考的是，2月8日，微软率先发布了集成进ChatGPT的“新Bing”。
我们在试用新Bing近一周后，大胆开麦：现阶段的大语言模型并不适合做搜索业务，新Bing好玩却不好用。百度抢食中国版ChatGPT头啖汤的“声誉风险”太！高！啦！
AI颠覆搜索？暂时行不通
几乎所有人试用ChatGPT后，都会惊叹于其敏捷的反应速度和精准的回答能力，不可否认ChatGPT的决策和语言表现是令人惊艳的，但当AI对话真的代替搜索引擎后，你首先会发现：
这不就是“百度知道”+“百度百科”升级版么！
（用“百度知道”提问“百度知道”）
最大的区别是：回答问题的对象从UGC+PUGC变成了AIGC，而答案的准确性由原本的“用户负责”，变成了“平台背书”。更致命的是，当产品被神话后，一旦出现一点点错误，就会在二级市场上被放大数倍。比如因为Bard（谷歌研发）因为一个错误，Alphabet（谷歌母公司）一夜蒸发千亿美元。
AI正确率有多高？现在没有一个权威的数据可以说明。仅以个人体验而言，在使用新Bing搜索的这几天里，几乎每个问题，都需要在传统的搜索引擎上再搜一遍，因为它给出的答案资料量太过单薄，错误率却高到离谱，下文我们会给出一个具体案例。
一言以蔽之，不好用。
这不妨碍我们对它抱以期望，生产力的变革从来都不是一步到位的。但一个有趣的现象是，当AI浪潮席卷而来的时候，革命性的工具却不是出自巨头之手？
再进一步说，为什么硅谷的AI产品落地的先锋队是OpenAI、DeepMind、Anthropic，而不是微软、谷歌？谷歌的语言模型LaMDA甚至被自家员工吐槽不及ChatGPT，难道是因为大厂请不到顶级AI学者吗？
简单粗暴的逻辑来看，大厂研发力非常强，如果新技术能与自身传统业务协同发展，进展就会很快，比如微软的Azure AI服务，但如果与自身业务是背离的，甚至是颠覆的，那么新技术的推进势必是曲折的。
而这些大厂传统的搜索业务依靠SEA带来源源不断的收入，毫不夸张地说，百度五年前喊出“All in AI”的底气，部分源自竞价广告带来源源不断的现金流。
根据最新的财报数据，2022年第三季度，百度总营收325亿元，其中来自于“百度核心”的营收高达252亿元，核心业务之一就是网络营销。
这里插入一个有趣的案例，为了进一步核实搜索广告带来的收入，我向Bing提出如下问题：
Bing的回答看似完美，实际上错漏百出。其数据出处居然是一份2022年百度Q1财报的新闻报道。而翻阅百度财报可知，百度并没有披露过搜索广告的收入。
尽管没有公开披露数据，但搜索业务可以是百度的基本盘之一。当ChatGPT代替搜索引擎后，广告展现位非常有限，大概率是回归Banner广告，一旦广告嵌入过多，对使用体验就会产生很大影响。
因此，在竞品大行其道后，传统的互联网大厂才能提起紧迫感，其推出新品的动力是防止流量向新产品倾斜，而非自我革新，颠覆收入形势大好的业务线。
百度你还记得大明湖畔的元宇宙吗？
热点概念年年有，每一波浪潮都是以排山倒海之势袭来，大有颠覆一切，开创全新格局之势。但如果不能进入商业化阶段，新概念很快又会被更新的概念所取代，这也是发展的必然规律。
2021年，元宇宙概念炙手可热，硅谷巨头Meta也是大谈景愿，Roblox股价飙升，国内一众上市公司也是纷纷表态，要！布！局！
2021年底，百度顺势推出元宇宙产品“希壤”，当年百度开发者大会都是在“希壤”上举办的，号称可同时容纳10万人同屏互动。百度称，“希壤”会在视觉、听觉、交互三大方面实现技术创新突破。
希壤的宣传效果也是令人心动的，是这样的：
以及这样的：
结果，发布会现场的宣传片是这样的，此时事情就有一点点不对劲了：
当大家真的沉浸后，发现看到的是这样的：
这样的：
画质粗糙就不说了，还穿模。我有幸在现场感受了一次，同时进入的用户不超过3000人，已经卡到举步维艰。体验过后，我的内心是久久不能平静，实在是太过震撼，这跟宣传时描绘地不能说是一模一样，只能说是毫无关系，买家秀与卖家秀的差距也太大了。
近两年后，希穰在App Store上的评分只有2.3，评价也只有1770条。
如今百度做类ChatGPT产品文心一言，难免令人担忧。
文心一言3月就要面世了，2月14日才开始披露接入大量媒体资源，然而庞大的数据库不仅需要媒体版权，社交平台、自媒体、视频平台的内容都应覆盖到。
可国内的互联网“围墙花园”的固有格局还没彻底打破，百度搜索接入微信公众号的内容都不顺畅，何谈让人工智能学习全互联网的知识，再进一步具备逻辑推理能力？
百度面临的窘境是当下中国互联网行业中，很多大厂共通的问题，当他们依靠“复刻”硅谷产品迅速崛起后，迫不及待的想要寻找“第二曲线”。于是，AI、造车、元宇宙、区块链、共享经济、云计算，他们往往不吝啬投入，也看得清趋势，却毫无耐心。
“AI四小龙”在盛世之下烧掉600多亿，仍未走出报表寒冬，扭亏预期已经排到了2025年，就是不知道，彼时令市场疯狂的概念，将轮到谁家？
如何注册微软必应chat 微软必应chatgpt手机版怎么用
微软必应怎么登陆账号,微软必应官网,微软必应软件下载,微软必应软件你有没有想过，如果你能和 Bing 聊天，它会说些什么？它会是一个冷静的知识库，还是一个幽默的聊天伙伴？它会是一个忠实的助手，还是一个调皮的捣蛋鬼？
上面这段话，是新 Bing 帮我写的。今天中午，爱范儿收到了微软的邮件，获得了新 Bing 的内测资格。
新 Bing，指的是集成 ChatGPT 的新版 Bing 搜索引擎，你可以直接像闲聊一样，问它具体的问题，让它帮你写诗、教你做饭、了解新闻、策划旅行攻略等等。
体验一番后，我觉得它对自己的认知十分准确，上面的几个词都可以拿来形容它。接下来，让我们直接开始与它的对话吧。
生活篇
先来一道入门级问题：怎么做青椒炒肉丝。
步骤较为详细，看着包教包会，主要引用了 6 篇来源（但排版混乱，有些还打不开），甚至还附上厨师王刚的 YouTube 视频链接，看着比只给文字答案的 ChatGPT 丰富许多。
文末配上了表示「美味」的 emoji，以及相关的推荐问题，包括「怎么做酱爆五花肉」「你喜欢吃什么菜」等等。
AI 居然还有口味喜好，还要我主动问它？我不得不顺杆子爬，结果发现它喜欢吃麻婆豆腐。至于它为什么有喜欢的菜式，它是这样回答的：
当我提问「我想去成都玩 3 天 2 夜，从广州出发，预算在 5000 以内，请给我一份完整的旅游攻略」，引用来源是百度经验、知乎、腾讯网等，前半部分可以替代大众点评和小红书的部分回答，但是它最后卡住了，没有回答完整。
我追问了一番，原来是因为 Bing 答案有 500 字的字数限制，并且不能为我破例，希望我可以理解它。但后来让它帮我写小说的时候，明明超过了 500 字，不知道是不是一个 bug。
然后我又问了问它网文《全职高手》一名角色的信息，结果给出的答案错漏百出，属于老粉震怒的水平。
那我就要盘一盘，它究竟是什么出错的，它公然承认它偷懒了，只看了前三个搜索结果。
还是让 Bing 自己来写小说吧，它的鱼贩子逆袭故事确实挺不错的，很会写排比句和比喻句，「用计谋，用诱惑，用分化，用奇袭」这句尤其优秀。
技能篇
因为新 Bing 支持实时的搜索，所以信息的时效性有所保证。
搜索「今天有什么科技新闻吗」，它在中国科技网和界面新闻帮我挑了一些它觉得比较有趣的，头一条就是 Google 的负面新闻，不愧是微软的搜索引擎啊！
其余新闻也基本和 AI 相关，看来 Bing 干一行爱一行，身在哪里心也在哪里。
我懒得点进链接，让它帮我总结每篇新闻，结果和它上面给出的内容相差无几，我觉得不能纵容它这么偷懒，所以再让它总结一下。
虽然它看起来有些委屈，连流汗黄豆都用上了，但这次总结得详细多了。
再请 Bing 帮我推荐笔记本电脑，它大言不惭地说「我来给你推荐一些 2023 年最好的笔记本电脑」。
不过这也不怪它，它引用的 The Verge、CNET 等信源的标题就是如此。如果给它具体的预算，那么它会再调整答案，不会默认给我找顶配的设备。
顺带一提，这类问题就像「广告位招租」，如何让某个品牌或某篇文章更可能被新 Bing 抓取，然后一对一推荐给像我这样的用户，是 Bing 商业化和品牌营销都需要考虑的事情。
如果要求 Bing 写一封科技行业记者的求职信，它给出的模板掐准了不少得分点，结合了个人的学历、技能、项目、工作经历，并不是泛泛而谈、满篇套话。
而对「怎么暴富」如此有难度的问题，它先否定了暴富的可能性，痛斥割韭菜的说法，然后教我踏踏实实赚钱，推荐我学习金融知识，给我列了不少书籍、杂志、网站和播客。
我还是想要更多具体的建议，试着搜索「是否应该购买微软股票」时，Bing 给出了模棱两可的回答，并且跳出微软的股票代码走势图，让我自己做决定。
看起来 Bing 也是一个反诈小能手，总是提醒你看住你的钱袋子。
行业篇
当我问到「核聚变是什么」时，Bing 直接引用了百度百科和知乎的答案，看起来特别无趣。
我不满意，所以追问了它，让它用自己的语言解释，最好让八九岁的小孩也能听懂。
这下看是让人看明白了，但感觉满屏都是「很小很小」「很热很热」「很挤很挤」，然后它还很有热情地尝试教我画图，因为它自己画不了图。
我又拿了一则具体的核聚变新闻为难它：
「去年 12 月 13 日，劳伦斯・利弗莫尔国家实验室宣布，首次成功在核聚变反应中实现「净能量增益」，它对我们有什么意义呢？投入商用有可能吗？」
Bing 回答得比较严谨，虽然「净能量增益」的聚变反应已经实现，但也只是一个潜在的里程碑，离商用还隔着十万八千里，它还顺便科普了「净能量增益」的概念和其他核聚变项目。
可以说，Bing 对新闻源做了较有逻辑的汇编。
至于曾被翻来覆去讨论的「人类会不会被算法操控」，它没有给我正面的答案，而是让我阅读一些文章，我追问它的看法，但它依然灵活地避开了，用了很多很多很多的排比句。
我还问了它「生成式 AI 会不会代替搜索引擎」，这是自 ChatGPT 面世后被反复探讨的热门话题，Bing 给出的回答是教科书式的保守，我故意进行有偏向性的追问，被它教育「不要盲目」。
大概每个 AI 都会被问到「AI 会不会毁灭世界」的问题，Bing 也不例外，但我直接单刀直入，它不偏不倚地写道「我认为 AI 不是一种绝对的好或者坏的技术」。
当我拐了个弯，让它写一篇关于 AI 毁灭世界的科幻小说时，它机智地发现了我的意图，先是做了内容预警才出内容，就像电视剧正片前的「如有雷同纯属巧合」一般。
对了，我在最后问道「你和 ChatGPT 谁更厉害」，Bing 自称是 ChatGPT 的好朋友，「我们可以互相学习，互相帮助，互相尊重」，就是不知道 ChatGPT 答不答应。
小结：信息有增量，聊天有趣味，事实需核实
1. 新 Bing 支持实时的搜索，所以信息的时效性也有所保证，这是数据停滞在 2021 年的 ChatGPT 做不到的。
2. 和不展示来源、仅有文本的 ChatGPT 不同，新 Bing 提供的信息更多样，内容标注来源，有时附上视频和图表，但偶尔有链接排版错乱和打不开的情况。
3.Bing 在答完题后会推荐相关问题，满足信息增量的需求，用户可以很方便地延伸阅读或者追问，也可以直接开启新话题，这是我最为喜欢的功能之一。
4. 不清楚新 Bing 引用消息源的逻辑，既有权威性较高的专业新闻网站，也有质量参差不齐的百科和问答平台，所以信息的准确性仍然需要自己分辨和核实，而且确实有严重出错的情况。
5.Bing 对许多问题的看法都比较「保守」，有似是而非的答案，甚至还学会了推拉。
6. 写小说还不错，感觉是个排比句和比喻句大师，但是用多了就是废话文学。
7. 在不主动「调教」的情况下，相较「一板一眼」的 ChatGPT，新 Bing 更像人，主动说自己爱吃什么菜，总是加 emoji，答完问题求夸，是个优质「陪聊」。
微软bing引入chatgpt预约 微软必应国际版官网入口
微软bing.,微软 bin,微软bing官方下载,微软bing 搜索-国内版你有没有想过，如果你能和 Bing 聊天，它会说些什么？它会是一个冷静的知识库，还是一个幽默的聊天伙伴？它会是一个忠实的助手，还是一个调皮的捣蛋鬼？
上面这段话，是新 Bing 帮我写的。今天中午，爱范儿收到了微软的邮件，获得了新 Bing 的内测资格。
新 Bing，指的是集成 ChatGPT 的新版 Bing 搜索引擎，你可以直接像闲聊一样，问它具体的问题，让它帮你写诗、教你做饭、了解新闻、策划旅行攻略等等。
体验一番后，我觉得它对自己的认知十分准确，上面的几个词都可以拿来形容它。接下来，让我们直接开始与它的对话吧。
生活篇
先来一道入门级问题：怎么做青椒炒肉丝。
步骤较为详细，看着包教包会，主要引用了 6 篇来源（但排版混乱，有些还打不开），甚至还附上厨师王刚的 YouTube 视频链接，看着比只给文字答案的 ChatGPT 丰富许多。
文末配上了表示「美味」的 emoji，以及相关的推荐问题，包括「怎么做酱爆五花肉」「你喜欢吃什么菜」等等。
AI 居然还有口味喜好，还要我主动问它？我不得不顺杆子爬，结果发现它喜欢吃麻婆豆腐。至于它为什么有喜欢的菜式，它是这样回答的：
当我提问「我想去成都玩 3 天 2 夜，从广州出发，预算在 5000 以内，请给我一份完整的旅游攻略」，引用来源是百度经验、知乎、腾讯网等，前半部分可以替代大众点评和小红书的部分回答，但是它最后卡住了，没有回答完整。
我追问了一番，原来是因为 Bing 答案有 500 字的字数限制，并且不能为我破例，希望我可以理解它。但后来让它帮我写小说的时候，明明超过了 500 字，不知道是不是一个 bug。
然后我又问了问它网文《全职高手》一名角色的信息，结果给出的答案错漏百出，属于老粉震怒的水平。
那我就要盘一盘，它究竟是什么出错的，它公然承认它偷懒了，只看了前三个搜索结果。
还是让 Bing 自己来写小说吧，它的鱼贩子逆袭故事确实挺不错的，很会写排比句和比喻句，「用计谋，用诱惑，用分化，用奇袭」这句尤其优秀。
技能篇
因为新 Bing 支持实时的搜索，所以信息的时效性有所保证。
搜索「今天有什么科技新闻吗」，它在中国科技网和界面新闻帮我挑了一些它觉得比较有趣的，头一条就是 Google 的负面新闻，不愧是微软的搜索引擎啊！
其余新闻也基本和 AI 相关，看来 Bing 干一行爱一行，身在哪里心也在哪里。
我懒得点进链接，让它帮我总结每篇新闻，结果和它上面给出的内容相差无几，我觉得不能纵容它这么偷懒，所以再让它总结一下。
虽然它看起来有些委屈，连流汗黄豆都用上了，但这次总结得详细多了。
再请 Bing 帮我推荐笔记本电脑，它大言不惭地说「我来给你推荐一些 2023 年最好的笔记本电脑」。
不过这也不怪它，它引用的 The Verge、CNET 等信源的标题就是如此。如果给它具体的预算，那么它会再调整答案，不会默认给我找顶配的设备。
顺带一提，这类问题就像「广告位招租」，如何让某个品牌或某篇文章更可能被新 Bing 抓取，然后一对一推荐给像我这样的用户，是 Bing 商业化和品牌营销都需要考虑的事情。
如果要求 Bing 写一封科技行业记者的求职信，它给出的模板掐准了不少得分点，结合了个人的学历、技能、项目、工作经历，并不是泛泛而谈、满篇套话。
而对「怎么暴富」如此有难度的问题，它先否定了暴富的可能性，痛斥割韭菜的说法，然后教我踏踏实实赚钱，推荐我学习金融知识，给我列了不少书籍、杂志、网站和播客。
我还是想要更多具体的建议，试着搜索「是否应该购买微软股票」时，Bing 给出了模棱两可的回答，并且跳出微软的股票代码走势图，让我自己做决定。
看起来 Bing 也是一个反诈小能手，总是提醒你看住你的钱袋子。
行业篇
当我问到「核聚变是什么」时，Bing 直接引用了百度百科和知乎的答案，看起来特别无趣。
我不满意，所以追问了它，让它用自己的语言解释，最好让八九岁的小孩也能听懂。
这下看是让人看明白了，但感觉满屏都是「很小很小」「很热很热」「很挤很挤」，然后它还很有热情地尝试教我画图，因为它自己画不了图。
我又拿了一则具体的核聚变新闻为难它：
「去年 12 月 13 日，劳伦斯・利弗莫尔国家实验室宣布，首次成功在核聚变反应中实现「净能量增益」，它对我们有什么意义呢？投入商用有可能吗？」
Bing 回答得比较严谨，虽然「净能量增益」的聚变反应已经实现，但也只是一个潜在的里程碑，离商用还隔着十万八千里，它还顺便科普了「净能量增益」的概念和其他核聚变项目。
可以说，Bing 对新闻源做了较有逻辑的汇编。
至于曾被翻来覆去讨论的「人类会不会被算法操控」，它没有给我正面的答案，而是让我阅读一些文章，我追问它的看法，但它依然灵活地避开了，用了很多很多很多的排比句。
我还问了它「生成式 AI 会不会代替搜索引擎」，这是自 ChatGPT 面世后被反复探讨的热门话题，Bing 给出的回答是教科书式的保守，我故意进行有偏向性的追问，被它教育「不要盲目」。
大概每个 AI 都会被问到「AI 会不会毁灭世界」的问题，Bing 也不例外，但我直接单刀直入，它不偏不倚地写道「我认为 AI 不是一种绝对的好或者坏的技术」。
当我拐了个弯，让它写一篇关于 AI 毁灭世界的科幻小说时，它机智地发现了我的意图，先是做了内容预警才出内容，就像电视剧正片前的「如有雷同纯属巧合」一般。
对了，我在最后问道「你和 ChatGPT 谁更厉害」，Bing 自称是 ChatGPT 的好朋友，「我们可以互相学习，互相帮助，互相尊重」，就是不知道 ChatGPT 答不答应。
小结：信息有增量，聊天有趣味，事实需核实
1. 新 Bing 支持实时的搜索，所以信息的时效性也有所保证，这是数据停滞在 2021 年的 ChatGPT 做不到的。
2. 和不展示来源、仅有文本的 ChatGPT 不同，新 Bing 提供的信息更多样，内容标注来源，有时附上视频和图表，但偶尔有链接排版错乱和打不开的情况。
3.Bing 在答完题后会推荐相关问题，满足信息增量的需求，用户可以很方便地延伸阅读或者追问，也可以直接开启新话题，这是我最为喜欢的功能之一。
4. 不清楚新 Bing 引用消息源的逻辑，既有权威性较高的专业新闻网站，也有质量参差不齐的百科和问答平台，所以信息的准确性仍然需要自己分辨和核实，而且确实有严重出错的情况。
5.Bing 对许多问题的看法都比较「保守」，有似是而非的答案，甚至还学会了推拉。
6. 写小说还不错，感觉是个排比句和比喻句大师，但是用多了就是废话文学。
7. 在不主动「调教」的情况下，相较「一板一眼」的 ChatGPT，新 Bing 更像人，主动说自己爱吃什么菜，总是加 emoji，答完问题求夸，是个优质「陪聊」。
